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如何正確地使用漏斗分析,提升轉化?

3簡單的漏斗工具,只能告訴你用戶在哪一步流失了。有哪些行為路徑,每個路徑的用戶占比,你不知道;用戶流失原因,也不知道;怎么提升,還是不知道。

那么如何才能通過漏斗工具提升轉化率呢?

GrowingIO 技能卡片第 3 期,如何利用真正的漏斗工具提升轉化率。1. 梳理業務需求,確定核心轉化路徑;

2. 多維度深入分析流失原因,優化迭代。

01
確定轉化路徑
拆開轉化黑盒子的第一步,是明確用戶在產品內的轉化路徑。而真實的情況是,用戶在產品內的轉化路徑可能有很多,這時就需要根據業務需求,確定核心轉化路徑。用戶的轉化路徑,一般有以下兩種情況:
1. 清楚且單一的轉化路徑有些轉化路徑是較為清楚且單一的,比如注冊流,電商產品的付款流程等等。對于這種轉化路徑,你只需要在漏斗工具中選擇相應的轉化步驟即可。

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支持 10 步轉化步驟
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當你的鼠標放在相應事件上,還可以看到該事件的定義和過去 7 天的數據情況
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對于不同的用戶,轉化目標也不一樣,你可以根據自己的需求選擇特定的目標用戶
2. 其他路徑并不是所有的用戶轉化路徑都這樣清楚且單一,用戶在產品內的行為軌跡常常出乎產品/運營的意料。真實訪問過程中用戶常常會有很多的回環,以及頻繁的交互操作(例如:頻繁的點擊)。

面對這種情況,你需要強大的「智能路徑」功能,過濾掉無效的回環和頻繁的點擊,只留下關鍵的節點。直接選擇最終轉化目標,即可出現所有轉化路徑和它們相應的占比。

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這個功能真實地還原了用戶在產品中的關鍵節點,改變了先預設結果-埋點-采集統計數據-分析數據,由經驗和直覺驅動的時代;而進入到根據分析需求查看數據和路徑-分析數據-進一步優化產品的數據驅動時代。
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你可以選擇你想進一步分析,或者占比最高的轉化路徑,將其保存為漏斗,就可以直接分析啦。
02
流失原因分析
用戶在轉化的每一個節點都有可能流失,但是流失的原因是什么?我們能否通過一款強大的漏斗工具進行下鉆分析,找到問題和優化的方向?答案是,能

1. 維度對比分析影響轉化的原因多種多樣,有可能是不同瀏覽器的適配程度問題,有可能是各個地區的運營活動影響,有可能是因為不同渠道進來的用戶質量不一。我們需要通過維度的對比分析,找到用戶流失原因,才能找到優化的方向。

真正厲害的漏斗是支持多維度的下鉆對比的:

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你可以點擊不同維度下所有的選擇,進行不同的對比
舉個真實的例子某電商網站使用 GrowingIO漏斗衡量交易轉化時發現,App上的用戶量高于網站,但轉化率卻低于網頁端。

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具體步驟上可以看出,用戶提交訂單之后到支付環節的轉化率明顯低于網頁端。提交了訂單的用戶購買意愿非常強烈,但是他們卻選擇了返回到上一步,而不是去支付。對比網站和 App 在支付頁面的信息結構發現,App上的支付頁面缺少了訂單商品的詳細描述、收貨人地址和聯系方式等信息,導致很多用戶返回到上一步確認,同時帶給了用戶猶豫,從而導致轉化率下降。于是,產品經理參考網站的信息結構,補充了詳細信息,同時在支付環節進行流失用戶召回

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從漏斗的趨勢圖中監測支付環節優化后的效果,App 端提交訂單到支付環節的轉化率明顯提升,甚至略高于網站轉化率,整體轉化率也被拉高。同時,在漏斗中選擇進行召回的用戶作為目標用戶,觀測召回后的轉化率變化,以此來評估本次喚回活動的效果。
類似轉化問題,僅靠直覺是很難發現;它需要產品或者運營人員高度的數據敏銳感、嫻熟的業務技能,這也是轉化分析高級階段的表現,發現問題后進行產品優化,然后回到漏斗中監控優化效果,產品在不斷的迭代中,穩步增長。
2. 用戶分群對比分析除了不同維度的細分對比,還可以有更進階的操作。

對不同群體的用戶做對比分析,不僅可以基于維度,還可以基于不同的用戶行為。比如,30 天內點擊過 2 次 A 功能的用戶,7 天內發過評論的用戶等,以此為維度創建對比漏斗,可以下鉆到更細致的地方。

這個功能可以用來很好地做 A/B 測試:

舉個例子,某電商平臺嘗試喚醒近期不活躍的用戶,并將用戶分成 2 組,其中 1 組發了滿減優惠券,另外 1 組發了立減優惠券。想了解哪種優惠券的轉化效果更好。

此時可以創建 2 個用戶分群:「領取了滿減券的用戶」(2010人)和 「領取了立減券的用戶」(1080人),在漏斗用戶對比時選擇這 2 個用戶分群并調整時間范圍到用戶領取優惠券之后的一段時間,就可以對比 2 個不同用戶分群的轉化情況了。

在這個拼工具拼效率的時代,你值得擁有更好更聰明的數據分析工具來幫助提升轉化。 

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